Com o reconhecimento de tinta digital do Kit de ML, é possível reconhecer texto escrito à mão em uma superfície digital em centenas de idiomas, bem como classificar esboços.
Testar
- Teste o app de exemplo para conferir um exemplo de uso dessa API.
Antes de começar
Inclua as seguintes bibliotecas do kit de ML no seu Podfile:
pod 'GoogleMLKit/DigitalInkRecognition', '3.2.0'Depois de instalar ou atualizar os pods do seu projeto, abra o projeto do Xcode usando o
.xcworkspace. O Kit de ML é compatível com a versão 13.2.1 ou mais recente do Xcode.
Agora você está pronto para começar a reconhecer texto em objetos Ink.
Criar um objeto Ink
A principal maneira de criar um objeto Ink é desenhá-lo em uma tela touchscreen. No iOS, você pode usar UIImageView com gerenciadores de eventos de toque, que desenham os traços na tela e também armazenam os pontos para criar o objeto Ink. Esse padrão geral é demonstrado no snippet de código a seguir. Consulte o app
de início rápido para ver
um exemplo mais completo, que separa o gerenciamento de eventos de toque, o desenho da tela
e o gerenciamento de dados de traço.
Swift
@IBOutlet weak var mainImageView: UIImageView!
var kMillisecondsPerTimeInterval = 1000.0
var lastPoint = CGPoint.zero
private var strokes: [Stroke] = []
private var points: [StrokePoint] = []
func drawLine(from fromPoint: CGPoint, to toPoint: CGPoint) {
UIGraphicsBeginImageContext(view.frame.size)
guard let context = UIGraphicsGetCurrentContext() else {
return
}
mainImageView.image?.draw(in: view.bounds)
context.move(to: fromPoint)
context.addLine(to: toPoint)
context.setLineCap(.round)
context.setBlendMode(.normal)
context.setLineWidth(10.0)
context.setStrokeColor(UIColor.white.cgColor)
context.strokePath()
mainImageView.image = UIGraphicsGetImageFromCurrentImageContext()
mainImageView.alpha = 1.0
UIGraphicsEndImageContext()
}
override func touchesBegan(_ touches: Set, with event: UIEvent?) {
guard let touch = touches.first else {
return
}
lastPoint = touch.location(in: mainImageView)
let t = touch.timestamp
points = [StrokePoint.init(x: Float(lastPoint.x),
y: Float(lastPoint.y),
t: Int(t * kMillisecondsPerTimeInterval))]
drawLine(from:lastPoint, to:lastPoint)
}
override func touchesMoved(_ touches: Set, with event: UIEvent?) {
guard let touch = touches.first else {
return
}
let currentPoint = touch.location(in: mainImageView)
let t = touch.timestamp
points.append(StrokePoint.init(x: Float(currentPoint.x),
y: Float(currentPoint.y),
t: Int(t * kMillisecondsPerTimeInterval)))
drawLine(from: lastPoint, to: currentPoint)
lastPoint = currentPoint
}
override func touchesEnded(_ touches: Set, with event: UIEvent?) {
guard let touch = touches.first else {
return
}
let currentPoint = touch.location(in: mainImageView)
let t = touch.timestamp
points.append(StrokePoint.init(x: Float(currentPoint.x),
y: Float(currentPoint.y),
t: Int(t * kMillisecondsPerTimeInterval)))
drawLine(from: lastPoint, to: currentPoint)
lastPoint = currentPoint
strokes.append(Stroke.init(points: points))
self.points = []
doRecognition()
}
Objective-C
// Interface @property (weak, nonatomic) IBOutlet UIImageView *mainImageView; @property(nonatomic) CGPoint lastPoint; @property(nonatomic) NSMutableArray*strokes; @property(nonatomic) NSMutableArray *points; // Implementations static const double kMillisecondsPerTimeInterval = 1000.0; - (void)drawLineFrom:(CGPoint)fromPoint to:(CGPoint)toPoint { UIGraphicsBeginImageContext(self.mainImageView.frame.size); [self.mainImageView.image drawInRect:CGRectMake(0, 0, self.mainImageView.frame.size.width, self.mainImageView.frame.size.height)]; CGContextMoveToPoint(UIGraphicsGetCurrentContext(), fromPoint.x, fromPoint.y); CGContextAddLineToPoint(UIGraphicsGetCurrentContext(), toPoint.x, toPoint.y); CGContextSetLineCap(UIGraphicsGetCurrentContext(), kCGLineCapRound); CGContextSetLineWidth(UIGraphicsGetCurrentContext(), 10.0); CGContextSetRGBStrokeColor(UIGraphicsGetCurrentContext(), 1, 1, 1, 1); CGContextSetBlendMode(UIGraphicsGetCurrentContext(), kCGBlendModeNormal); CGContextStrokePath(UIGraphicsGetCurrentContext()); CGContextFlush(UIGraphicsGetCurrentContext()); self.mainImageView.image = UIGraphicsGetImageFromCurrentImageContext(); UIGraphicsEndImageContext(); } - (void)touchesBegan:(NSSet *)touches withEvent:(nullable UIEvent *)event { UITouch *touch = [touches anyObject]; self.lastPoint = [touch locationInView:self.mainImageView]; NSTimeInterval time = [touch timestamp]; self.points = [NSMutableArray array]; [self.points addObject:[[MLKStrokePoint alloc] initWithX:self.lastPoint.x y:self.lastPoint.y t:time * kMillisecondsPerTimeInterval]]; [self drawLineFrom:self.lastPoint to:self.lastPoint]; } - (void)touchesMoved:(NSSet *)touches withEvent:(nullable UIEvent *)event { UITouch *touch = [touches anyObject]; CGPoint currentPoint = [touch locationInView:self.mainImageView]; NSTimeInterval time = [touch timestamp]; [self.points addObject:[[MLKStrokePoint alloc] initWithX:currentPoint.x y:currentPoint.y t:time * kMillisecondsPerTimeInterval]]; [self drawLineFrom:self.lastPoint to:currentPoint]; self.lastPoint = currentPoint; } - (void)touchesEnded:(NSSet *)touches withEvent:(nullable UIEvent *)event { UITouch *touch = [touches anyObject]; CGPoint currentPoint = [touch locationInView:self.mainImageView]; NSTimeInterval time = [touch timestamp]; [self.points addObject:[[MLKStrokePoint alloc] initWithX:currentPoint.x y:currentPoint.y t:time * kMillisecondsPerTimeInterval]]; [self drawLineFrom:self.lastPoint to:currentPoint]; self.lastPoint = currentPoint; if (self.strokes == nil) { self.strokes = [NSMutableArray array]; } [self.strokes addObject:[[MLKStroke alloc] initWithPoints:self.points]]; self.points = nil; [self doRecognition]; }
Observe que o snippet de código inclui uma função de amostra para desenhar o traço na UIImageView, que precisa ser adaptada conforme necessário para o aplicativo. Recomendamos o uso
de letras maiúsculas ao desenhar os segmentos de linha para que os segmentos de comprimento zero sejam
desenhados como um ponto. Pense no ponto em uma letra minúscula i. A função doRecognition() é chamada depois que cada traço é escrito e será definida abaixo.
Acessar uma instância de DigitalInkRecognizer
Para realizar o reconhecimento, precisamos transmitir o objeto Ink a uma
instância DigitalInkRecognizer. Para conseguir a instância DigitalInkRecognizer,
primeiro precisamos fazer o download do modelo de reconhecedor para o idioma desejado e
carregar o modelo na RAM. Isso pode ser feito usando o snippet de código a seguir, que, para simplificar, é colocado no método viewDidLoad() e usa um nome de linguagem fixado no código. Consulte o app de início rápido para ver um exemplo de como mostrar a lista de idiomas disponíveis para o usuário e fazer o download do idioma selecionado.
Swift
override func viewDidLoad() {
super.viewDidLoad()
let languageTag = "en-US"
let identifier = DigitalInkRecognitionModelIdentifier(forLanguageTag: languageTag)
if identifier == nil {
// no model was found or the language tag couldn't be parsed, handle error.
}
let model = DigitalInkRecognitionModel.init(modelIdentifier: identifier!)
let modelManager = ModelManager.modelManager()
let conditions = ModelDownloadConditions.init(allowsCellularAccess: true,
allowsBackgroundDownloading: true)
modelManager.download(model, conditions: conditions)
// Get a recognizer for the language
let options: DigitalInkRecognizerOptions = DigitalInkRecognizerOptions.init(model: model)
recognizer = DigitalInkRecognizer.digitalInkRecognizer(options: options)
}
Objective-C
- (void)viewDidLoad {
[super viewDidLoad];
NSString *languagetag = @"en-US";
MLKDigitalInkRecognitionModelIdentifier *identifier =
[MLKDigitalInkRecognitionModelIdentifier modelIdentifierForLanguageTag:languagetag];
if (identifier == nil) {
// no model was found or the language tag couldn't be parsed, handle error.
}
MLKDigitalInkRecognitionModel *model = [[MLKDigitalInkRecognitionModel alloc]
initWithModelIdentifier:identifier];
MLKModelManager *modelManager = [MLKModelManager modelManager];
[modelManager downloadModel:model conditions:[[MLKModelDownloadConditions alloc]
initWithAllowsCellularAccess:YES
allowsBackgroundDownloading:YES]];
MLKDigitalInkRecognizerOptions *options =
[[MLKDigitalInkRecognizerOptions alloc] initWithModel:model];
self.recognizer = [MLKDigitalInkRecognizer digitalInkRecognizerWithOptions:options];
}
Os apps de início rápido incluem outros códigos que mostram como processar vários downloads ao mesmo tempo e como determinar qual download foi bem-sucedido processando as notificações de conclusão.
Reconhecer um objeto Ink
Em seguida, chegamos à função doRecognition(), que, para simplificar, é chamada
em touchesEnded(). Em outros aplicativos, pode ser necessário invocar o
reconhecimento somente após um tempo limite ou quando o usuário pressionar um botão para acionar
o reconhecimento.
Swift
func doRecognition() {
let ink = Ink.init(strokes: strokes)
recognizer.recognize(
ink: ink,
completion: {
[unowned self]
(result: DigitalInkRecognitionResult?, error: Error?) in
var alertTitle = ""
var alertText = ""
if let result = result, let candidate = result.candidates.first {
alertTitle = "I recognized this:"
alertText = candidate.text
} else {
alertTitle = "I hit an error:"
alertText = error!.localizedDescription
}
let alert = UIAlertController(title: alertTitle,
message: alertText,
preferredStyle: UIAlertController.Style.alert)
alert.addAction(UIAlertAction(title: "OK",
style: UIAlertAction.Style.default,
handler: nil))
self.present(alert, animated: true, completion: nil)
}
)
}
Objective-C
- (void)doRecognition {
MLKInk *ink = [[MLKInk alloc] initWithStrokes:self.strokes];
__weak typeof(self) weakSelf = self;
[self.recognizer
recognizeInk:ink
completion:^(MLKDigitalInkRecognitionResult *_Nullable result,
NSError *_Nullable error) {
typeof(weakSelf) strongSelf = weakSelf;
if (strongSelf == nil) {
return;
}
NSString *alertTitle = nil;
NSString *alertText = nil;
if (result.candidates.count > 0) {
alertTitle = @"I recognized this:";
alertText = result.candidates[0].text;
} else {
alertTitle = @"I hit an error:";
alertText = [error localizedDescription];
}
UIAlertController *alert =
[UIAlertController alertControllerWithTitle:alertTitle
message:alertText
preferredStyle:UIAlertControllerStyleAlert];
[alert addAction:[UIAlertAction actionWithTitle:@"OK"
style:UIAlertActionStyleDefault
handler:nil]];
[strongSelf presentViewController:alert animated:YES completion:nil];
}];
}
Como gerenciar downloads de modelos
Já vimos como fazer o download de um modelo de reconhecimento. Os snippets de código a seguir ilustram como verificar se um modelo já foi transferido por download ou excluir um modelo quando ele não for mais necessário para recuperar o espaço de armazenamento.
Verificar se o download de um modelo já foi feito
Swift
let model : DigitalInkRecognitionModel = ... let modelManager = ModelManager.modelManager() modelManager.isModelDownloaded(model)
Objective-C
MLKDigitalInkRecognitionModel *model = ...; MLKModelManager *modelManager = [MLKModelManager modelManager]; [modelManager isModelDownloaded:model];
Excluir um modelo salvo
Swift
let model : DigitalInkRecognitionModel = ...
let modelManager = ModelManager.modelManager()
if modelManager.isModelDownloaded(model) {
modelManager.deleteDownloadedModel(
model!,
completion: {
error in
if error != nil {
// Handle error
return
}
NSLog(@"Model deleted.");
})
}
Objective-C
MLKDigitalInkRecognitionModel *model = ...;
MLKModelManager *modelManager = [MLKModelManager modelManager];
if ([self.modelManager isModelDownloaded:model]) {
[self.modelManager deleteDownloadedModel:model
completion:^(NSError *_Nullable error) {
if (error) {
// Handle error.
return;
}
NSLog(@"Model deleted.");
}];
}
Dicas para melhorar a precisão do reconhecimento de texto
A precisão do reconhecimento de texto pode variar entre diferentes idiomas. A precisão também depende do estilo de escrita. Embora o reconhecimento digital de tinta seja treinado para lidar com muitos tipos de estilos de escrita, os resultados podem variar de usuário para usuário.
Estas são algumas maneiras de melhorar a precisão de um reconhecedor de texto. Essas técnicas não se aplicam aos classificadores de desenho para emojis, autodraw e formas.
Área de escrita
Muitos aplicativos têm uma área de escrita bem definida para entrada do usuário. O significado de um símbolo é parcialmente determinado pelo tamanho em relação ao tamanho da área de escrita que o contém. Por exemplo, a diferença entre uma letra minúscula "o" ou "c" e uma vírgula em comparação com uma barra.
Informar ao reconhecedor a largura e a altura da área de escrita pode melhorar a precisão. No entanto, o reconhecedor presume que a área de escrita contém apenas uma linha de texto. Se a área física de gravação for grande o suficiente para permitir que o usuário escreva duas ou mais linhas, você poderá ter resultados melhores transmitindo uma WriteArea com uma altura que é a melhor estimativa da altura de uma única linha de texto. O objeto WriteArea transmitido para o reconhecedor não precisa corresponder exatamente à área de gravação física na tela. Alterar a altura de writingArea dessa maneira funciona melhor em alguns idiomas do que em outros.
Ao especificar a área de escrita, especifique a largura e a altura nas mesmas unidades que as coordenadas do traço. Os argumentos de coordenadas x e y não têm requisito de unidade. A API normaliza todas as unidades, então o que importa é o tamanho relativo e a posição dos traços. É possível transmitir coordenadas em qualquer escala que faça sentido para o sistema.
Pré-contexto
O pré-contexto é o texto que precede imediatamente os traços no Ink que você está tentando reconhecer. Informe o pré-contexto para ajudar o reconhecedor.
Por exemplo, as letras cursivas "n" e "u" muitas vezes são confundidas umas com as outras. Se o usuário já tiver inserido a palavra parcial "arg", ele poderá continuar com traços que podem ser reconhecidos como "ument" ou "nment". Especificar o pré-contexto "arg" resolve a ambiguidade, já que a palavra "argumento" é mais provável do que "argnment".
O pré-contexto também pode ajudar o reconhecedor a identificar quebras de palavras, os espaços entre as palavras. Você pode digitar um caractere de espaço, mas não pode desenhar um, então como um reconhecedor pode determinar quando uma palavra termina e a próxima começa? Se o usuário já tiver escrito "hello" e continuar com a palavra escrita "world", sem pré-contexto, o reconhecedor vai retornar a string "world". No entanto, se você especificar o pré-contexto "hello", o modelo retornará a string " world", com um espaço inicial, já que "hello world" faz mais sentido do que "helloword".
Forneça a string pré-contexto mais longa possível, com até 20 caracteres, incluindo espaços. Se a string for maior, o reconhecedor usará apenas os últimos 20 caracteres.
O exemplo de código abaixo mostra como definir uma área de escrita e usar um objeto
RecognitionContext para especificar o pré-contexto.
Swift
let ink: Ink = ...;
let recognizer: DigitalInkRecognizer = ...;
let preContext: String = ...;
let writingArea = WritingArea.init(width: ..., height: ...);
let context: DigitalInkRecognitionContext.init(
preContext: preContext,
writingArea: writingArea);
recognizer.recognizeHandwriting(
from: ink,
context: context,
completion: {
(result: DigitalInkRecognitionResult?, error: Error?) in
if let result = result, let candidate = result.candidates.first {
NSLog("Recognized \(candidate.text)")
} else {
NSLog("Recognition error \(error)")
}
})
Objective-C
MLKInk *ink = ...;
MLKDigitalInkRecognizer *recognizer = ...;
NSString *preContext = ...;
MLKWritingArea *writingArea = [MLKWritingArea initWithWidth:...
height:...];
MLKDigitalInkRecognitionContext *context = [MLKDigitalInkRecognitionContext
initWithPreContext:preContext
writingArea:writingArea];
[recognizer recognizeHandwritingFromInk:ink
context:context
completion:^(MLKDigitalInkRecognitionResult
*_Nullable result, NSError *_Nullable error) {
NSLog(@"Recognition result %@",
result.candidates[0].text);
}];
Ordem dos traços
A precisão do reconhecimento é sensível à ordem dos traços. Os reconhecedores esperam que os traços aconteçam na ordem em que as pessoas escreveriam naturalmente; por exemplo, da esquerda para a direita no inglês. Qualquer caso que se difere desse padrão, como escrever uma frase em inglês começando com a última palavra, fornece resultados menos precisos.
Outro exemplo é quando uma palavra no meio de uma Ink é removida e substituída por outra palavra. A revisão provavelmente está no meio de uma frase, mas os traços dela
estão no final da sequência de traços.
Nesse caso, recomendamos enviar a palavra recém-escrita separadamente para a API e mesclar o resultado com os reconhecimentos anteriores usando sua própria lógica.
Como lidar com formas ambíguas
Há casos em que o significado da forma fornecida ao reconhecedor é ambíguo. Por exemplo, um retângulo com bordas muito arredondadas pode ser visto como um retângulo ou uma elipse.
Esses casos pouco claros podem ser tratados usando as pontuações de reconhecimento, quando elas estão disponíveis. Somente classificadores de formas fornecem pontuações. Se o modelo for muito confiante, a pontuação do resultado principal será muito melhor que a do segundo melhor. Se houver incerteza, as pontuações dos dois principais resultados serão próximas. Além disso, lembre-se de que os classificadores de formas interpretam toda a Ink como uma
única forma. Por exemplo, se o Ink contiver um retângulo e uma elipse ao lado um do outro, o reconhecedor poderá retornar um ou outro (ou algo completamente diferente) como resultado, já que um único candidato a reconhecimento não pode representar duas formas.